凍結防止剤散布作業の効率化に関する研究－散布情報収集システムの開発と散布時路面のすべり抵抗値計測実験－佐々木 憲弘*1，岸 寛人*1，牧野 正敏*1

１． はじめに
積雪寒冷地では、特にスパイクタイヤの使用規制以降、非常にすべりやすい凍結路面が頻繁に出現するようになり、渋滞や事故の要因となっている。その対策として、凍結防止剤や防滑材の散布が本格的に行われるようになるなど、冬期の凍結路面対策の重要性が高まっているが、必要以上の凍結防止剤使用による、維持管理コストの増大、環境への負荷が懸念されている。
このため、寒地土木研究所では、凍結防止剤等の散布状況（散布位置、散布量）を適切かつ効率的に管理する手法として、GPS を活用した散布情報収集システムの開発を行った。
また、路面状況に応じた適切な散布作業を実施するた
め、路面のすべり抵抗値を計測しながら凍結路面を的確

図－１

基幹システム全体構成に判別し、散布が必要な箇所に即座に凍結防止剤等を散布する技術の開発を行っている。
本稿では、散布情報収集システムの開発内容と活用例、凍結防止剤散布車搭載型連続路面すべり抵抗値測定装置を用いた計測実験の内容と結果について報告する。
２． 散布情報収集システム
２．１．散布情報収集システムの概要 1)
凍結防止剤の散布は、気象条件、路面状況により、適切な凍結防止剤や防滑材を用い、適正な散布量で実施される必要がある。これらを管理する散布日報は、決められた様式に手作業で記入するため、維持除雪工事請負業

図－２

除雪機械位置の確認・作業履歴の確認

２．２．散布情報収集システムの機能 1)

者の大きな負担となっている。本システムにより、凍結凍結防止剤散布車で散布を行う場合は、凍結防止剤散防止剤散布車の操作パネルの設定情報と位置情報を自動布車の運転席にある「操作パネル」にて、オペレータがで収集・管理し、地図上に散布箇所及び散布量等を表示

散布の ON/OFF、散布剤の種類（塩類、砂類）、散布量するなど、詳細な散布情報の確認や効率的な散布情報管（g/m2）、散布幅、散布方向、水溶液混合割合を都度設理が可能となる。

定している（図－３）。このうち、いずれかの操作があっ散布情報収集システムは、北海道開発局で導入した基た場合に、散布設定情報と位置情報を収集し、地図上に幹システムをベースとして開発した。基幹システムの全表示することで、いつ、どこで、どれだけ散布したのか体構成を図－１に示す。除雪機械（散布機械含む）にはが把握可能となる。また、詳細な散布情報を把握・蓄積

GPS アンテナ及び作業センサが設置され、除雪機械の位することにより、適正な散布箇所や散布量の指標を定め置及び作業情報をリアルタイムに収集・送信する。基幹る上での基礎データとして活用できる。

システムはこれらの情報を収集・管理し、リアルタイムな除雪進捗状況の確認や、過去の詳細な除雪作業履歴の確認を行うことが可能である（図－２）。
*1 (独)土木研究所

寒地土木研究所

技術開発調整監付寒地機械技術チーム

るため、散布日報作成時等に利用することができる。

図－３

凍結防止剤散布車操作パネル
図－６２．３．散布情報の表示例
実際の凍結防止剤散布車から取得した散布情報データ

散布履歴情報一覧

２．４．すべり抵抗値との比較分析への応用の提供画面を図－４、５に示す。設定散布量（g/m2）は

寒地土木研究所では、路面のすべり抵抗値を連続的に色分けで表示し、散布位置は道路の進行方向左側にマー測定することが可能な、「連続すべり抵抗値測定装置」クされる。○印は散布開始・終了地点を表し、線が繋がっを用いた計測実験を行っている 2)。図－７は、札幌市内ている箇所は連続的に散布したことを表している。

国道 12 号のすべり抵抗値の測定結果である。赤は非常に

図－４は連続散布の例である。橋梁部分が緑色で表示されており、散布量を増やして重点的に散布が行われていることが確認できる。図－５はスポット散布の例である。信号のある交差点付近にスポット的に散布されていることが確認できる。

すべりやすい路面、黄色はそれに準じた路面、緑色はすべりにくい路面を示している。
①は３時 48 分に計測した路面状況であり、すべりやすい路面であったことが読み取れる。
②は散布情報収集システムから得られた散布詳細情報である。４時 30 分頃から 25g/m2 の設定で凍結防止剤が散布されていたことが確認できる。
③は７時 46 分に計測した路面状況である。すべりやすさの表示が緑色に変化しており、凍結防止剤の散布によってすべり抵抗値が改善されたことが読み取れる。

図－４

連続散布の例

図－７連続路面すべり抵抗値との比較

この活用方法は一例であるが、本システムで得られた
図－５

スポット散布の例

さらに、図－６に示す散布履歴情報一覧をダウンロードすることで、詳細な散布情報を CSV 形式で取得でき詳細な散布情報を収集・蓄積し、すべり抵抗値や気象情報と併せて分析することで、適正な散布箇所や散布量の設定等に貢献できると考えている。

を連続的に測定することができる。また、測定したすべ
３． 散布時路面のすべり抵抗値計測実験

り抵抗値は、走行中に車内でリアルタイムに確認できる

３．１．すべり抵抗値モニタリングの必要性

ほか、時刻、測位データ等とともに外部記録装置（GPS積雪寒冷地では、冬期における凍結路面対策として、ロガー、パソコン等）に記録することもできる。当該装凍結防止剤や防滑材の散布が行われている。散布作業は、置を用いることで、路面のすべり抵抗値の時間的・場所凍結を事前に予測して散布する「事前散布」と凍結が発的な変化を詳細に捉えることが可能である。

生している箇所・区間に散布する「事後散布」を行ってなお、CFT の牽引式については、寒地土木研究所においる。このうち事後散布の実施判断は、道路巡回時等のいて平成 18 年度に導入し、これまで冬期路面の客観的・目視による路面状態判別に基づくが、写真－１のような定量的なモニタリング手法に関する研究を行ってきてい判別が難しい路面状態があるため、凍結箇所の見落としる（写真－２）。

や凍結していない箇所への過剰散布のおそれがある。また、道路巡回時等による路面状態判別から出動、散布までに時間を要するため、凍結路面対策が間に合わない状態が続くことがある。このため、凍結路面を的確に判別し、迅速かつ効率的に対策を講じる散布技術が必要とされている。そのため、凍結防止剤散布車に「連続路面すべり抵抗値測定装置（CFT-UT:Continuous Friction Tester Under Truck)」を設置し、路面のすべり抵抗値の連続的なモニタリングを行いながら、すべり抵抗値が低い箇所を検出した場合に、凍結防止剤を瞬時に散布する技術を開発する。
図－８

写真－１

凍結防止剤散布車（CFT-UT 設置）

凍結の判別が難しい路面

３．２．連続路面すべり抵抗値測定装置 2)
凍結防止剤散布時における路面状況のモニタリングを行うため、平成 21 年度に凍結防止剤散布車に CFT-UTを設置した（図－８）。

写真－２

ＣＦＴ（牽引式）

３．３．CFT-UT によるすべり抵抗値計測実験

CFT-UT は凍結防止剤散布車のメーンフレーム下部に凍結防止剤散布車に設置した CFT-UT による、凍結路設置され、車両進行方向に対して測定輪に一定の傾き面判別性能を検証するため、当研究所所有の苫小牧寒地（トー角）が与えられており、発生する横力からすべり試験道路において、すべり抵抗値計測実験を行った（写抵抗値を算出する。CFT から出力されるすべり抵抗値

真－３）。

（HFN : Halliday Friction Number）は、この装置の開発会

計測実験の概要を以下に示す。

社（Halliday Technologies 社）が独自に設定した値で、横①試験日時：平成 22 年１月 18 日～２月５日

力無負荷状態を HFN：0、乾燥路面状態（路面温度 0℃時）

②試験車両：凍結防止剤散布車

を HFN：90 とし、その間を 90 等分した値である。測定輪に掛かる横力が低いほど（路面がすべりやすいほど）（4.0m3 湿式,4×4,日本除雪機製作所製 NWS40SS1）③試験条件

HFN は低く、横力が高いほど（路面がすべりにくいほど）

路面：乾燥、湿潤、シャーベット、氷膜、圧雪、氷板

HFN は高い値になる。

速度：20,40,60,80km/h

CFT-UT は測定輪に制動をかける必要がなく、走行し測定輪使用タイヤ：BRIDGESTONE INSIGNIA SE200ながら一般の交通の支障とならずに路面のすべり抵抗値④取得データ：すべり抵抗値（HFN）、位置情報、ビデオ

データ、等

すべり抵抗値の低い路面の検出によって散布作業を行う⑤試験内容

場合、すべりやすい路面の検出から散布に至るまで、下・各種路面における計測記によるタイムラグが発生する。

・氷膜と乾燥が 100ｍ間隔で繰り返す路面の計測①すべりやすい路面に測定輪が到達し、HFN の赤（HFN＜50）が表示されるまで（CFT-UT 表示の遅れ）②HFN が赤になったことを確認し、散布スイッチが押されるまで（人為的な操作の遅れ）③散布スイッチが押されてから散布剤が排出されるまで（散布車の機械的な遅れ）
これらのタイムラグについては、散布が必要な位置に、正確に散布するためには、把握すべき要素であるため、すべり抵抗値をモニタリングしながらの散布実験を行った。このうち、③の機械的な遅れについては、ビデオデー

写真－３

すべり抵抗値計測実験

タ等解析の結果、約１秒であることが確認できた。これ

図－９は氷膜と乾燥が 100ｍ間隔で断続的に繰り返す

は 40km/h で走行中の場合、散布位置は計算上 11m の誤差

路面の計測結果の例である。この図から、HFN が乾燥路となる。①、②についてはサンプル数が少なくデータの面では高く、氷膜路面では低く、またはっきりと HFN 変バラつきも大きかったため、タイムラグ・散布位置のず化が区別されていることがわかる。図－10 は試験期間中れ共に定量的な評価にまでは至っていない。に測定した HFN の全データを路面状態別に集計したもの

今後は、現道においても散布・すべり抵抗値データのである。「乾燥、湿潤、シャーベット」と「圧雪、氷膜、収集・分析を行い、散布作業の自動化を目指し検討を行氷板」とでは、HFN＝50 付近を境に分かれており、散布う予定である。

判断を行うための、「すべりにくい路面」と「すべりやすい路面」を HFN＝50 付近で判別することが妥当である

４．まとめ
道路予算の縮減により、道路の維持管理コストについと考えられる。ても縮減が必要となっている。そのため、冬期路面対策における凍結防止剤・防滑材の散布についても、適正化やアカウンタビリティの向上が求められている。
散布情報収集システムについては、効率的な散布作業の管理や、収集した散布データをすべり抵抗値と併せて分析することで、散布作業の評価を行うことが可能であることが分かった。
また、路面状況をすべり抵抗値という指標でモニタリングしながら散布することで、散布作業の適正化やアカ
図－９

断続氷膜路面における計測結果の例

ウンタビリティの向上が可能と考えられる。
今後はさらに研究を進め、冬期道路管理の効率化・適正化に貢献していきたい。
参考文献
１）佐々木憲弘、牧野正敏、柳沢雄二、小野寺敬太、
豊島真生：除雪機械のリアルタイムな位置情報を活用した除雪工区の弾力的な運用システムの開発、寒地土木研究所月報第 683 号、2010 年 4 月
２）徳永ロベルト、舟橋誠、高橋尚人：すべり抵抗値活

路面状態別すべり抵抗値

用による冬期路面管理技術の高度化に関する研究、第 52

３．４．すべり抵抗値モニタリング散布実験回（平成 20 年度）北海道開発局技術研究発表会、2009

図-10

CFT-UT により、すべり抵抗値をモニタリングしながら、

年2月